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Enregistrement W2084807169 · doi:10.2118/84861-ms

Optimizing Oil Recovery of XJG Fields in South China Sea

2003· article· en· W2084807169 sur OpenAlex
Donghong Luo, Zhiqiang Jiang, JACK DVORKIN MARIO A. GUTIERREZ, Kim A. Schwab, M. Spotkaeff

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSPE International Improved Oil Recovery Conference in Asia Pacific · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInfillCasingPetroleum engineeringDrillingSubmarine pipelineGeologyCompletion (oil and gas wells)Oil fieldEnvironmental scienceMining engineeringEngineeringGeotechnical engineeringCivil engineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract China National Offshore Oil Corporation (CNOOC), Shell and Phillips China Inc. (PCI) are partners in the development of XJG oilfields located in the South China Sea. The XJG fields are considered to be in the mature phase and challenging PCI (the field operator) with lifting and surface treatment problems due to high water cuts, and the limited amount of slots available in the existing platforms for infill drilling. A sandstone reservoir with average permeability over a Darcy and strong bottom water drive aquifer support is experiencing water breakthroughs from high permeable layers leaving hydrocarbons pockets behind. Typical completions include sand control devices such as gravel packs and Fracpack inside 9–5/8" casing. The following list briefly summarizes the main challenges presented by the XJG fields at this stage: Total production close to the limit of surface treatment facilities: 550,000 BFPD.No more slots available for infill drilling, only 1 left reserved for an ERD well.Sand production aggravated due to wells producing at high water cuts.Overall oil recovery still below expected objectives. PCI created a team including engineers from a service company working toward the common objective of "Maximizing Oil Recovery" in XJG fields making use of state of the art simulators, tools and innovative technologies specially tailored by technology centers to provide reliable answers in South China Sea completions and formation environments. Reservoir modeling enabled the team to successfully identify remaining hydrocarbon areas in the fields. Resistivity measurements confirmed formation fluid saturations through the relatively large casing with high level of confidence. Reservoir modeling and resistivity measurements behind casing along with the innovative Geosteering tools and techniques helped plan and execute drilling new wells or sidetracking existing wells with high water cuts, effectively increasing oil rates and ultimate field oil recovery. Encouraging results from this project along with other actions taken by PCI in the field have achieved an outstanding increase of 28 % in oil production of the new sidetracks while reducing the total amount of water at surface (in excess of 17,000 BWPD), saving PCI major expenditures on fluid treatment and/or upgrading platform facilities; benefiting from teamwork implementing innovative techniques in existing assets maximizing oil field recovery at effective cost.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,258
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle